前言
今天我们讲ES的高亮和聚合查询,聚合功能是ES很重要的功能，它基于查询条件来对数据进行分桶和计算。它提供了类似于关系型数据库的SUM，COUNT, AVG , Group By 等功能。聚合也可以嵌套，可以组成复杂的操作。
聚合概述
ES聚合包括：Metrics Aggregations 指标聚合 ；Bucket Aggregations 桶聚合 ；Pipeline Aggregations 管道聚合 ；Matrix Aggregations 矩阵聚合；
- Metrics Aggregations 指标聚合 ：提供了类似于关系型数据库的 count,sum,avg,min,max 等统计方式。
- Bucket Aggregations 桶聚合 ：桶聚合类似于分组统计 group by , 它执行的是对文档分组的操作，把特性相同的文档分到一个桶里(理解成一个group)。
- Pipeline Aggregations 管道聚合 : 管道聚合主要是把其他聚合的结果再进行聚合
- Matrix Aggregations 矩阵聚合：矩阵聚合，此功能处于技术预览阶段，可能会在未来版本中更改或删除。
下面是聚合语法如下
GET /index/type/_search
{
"query":{
...
},
"aggs":{
"指定聚合名字":{
"指定聚合方式":{
"field":"按那个字段聚合"
}
}
}
}
注意：本文并不会把ES所有的聚合都讲到，您可以通过官网自行学习其他的聚合如何使用 ，参考文档 ES聚合查询
指标聚合 Metrics Aggregations
指标聚合，它可以对文档数据进行权重统计，比如求：最大值，最小值，求和，求平均等。就如何关系型数据库中的统计函数。
MAX;MIN;SUM;AVG
Max Aggregation，求最大值。如同于关系型数据库中的 max函数
Min Aggregation，求最小值。如同于关系型数据库中的 min 函数
Sum Aggregation，求和。如同于关系型数据库中的 sum 函数
Avg Aggregation，求平均数。如同于关系型数据库中的 avg函数
案例：[Max Aggregation] : 查询价格最大值
GET /orders/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"鼠标"
}
},
"aggs":{
//代表是聚合查询
"maxAmount":{
//取个名字，任意指定
"max":{
//使用max聚合方式
"field":"amount" //按照amount字段做max聚合
}
}
}
}
效果如下
多种聚合一起用
统计聚合: Stats Aggregation
Stats Aggregation，统计聚合可以统计出某个字段的 ：min、max、sum、count、avg5个值，案例：求金额的：最小，最大，总和，数量，平均值。
GET /orders/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"鼠标"
}
},
"aggs":{
"statsAmount":{
"stats":{
"field":"amount"
}
}
}
}
执行效果如下
值计数聚合 Value Count Aggregation
Value Count Aggregation，值计数聚合，可以按照某一个字段进行数量统计，类似于关系型数据库的count(id)的效果，案例：统计订单数量
GET /orders/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"鼠标"
}
},
"aggs":{
"countAmount":{
"value_count":{
"field":"id"
}
}
}
}
执行效果如下
去重 distinct 聚合
distinct 聚合可以根据某个字段计算文档非重复的个数（去重计数），相当于sql中的distinct。案例：计算出商品数量，标题去重
GET /orders/_doc/_search
{
"aggs":{
"countAmount":{
"cardinality":{
"field":"status"
}
}
}
}
查询效果如下
百分比统计Percentiles Aggregation
Percentiles Aggregation，百分比聚合，可以统计出满足某个值的文档在所有文档中的占比，默认返回[ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]分位上的值。案例：
- "1.0"：100.0 ：代表金额<=100的文档在所有文档中占比：10%
百分比排名 Percentile Ranks Aggregation
百分比排名 Percentile Ranks Aggregation ，可以统计出满足某个值的文档在所有文档中的占比，案例：统计金额为200 和 400 的占比
GET /orders/_doc/_search
{
"aggs":{
"ranksAmount":{
"percentile_ranks":{
"field":"amount",
"values":["200","400"]
}
}
}
}
查询效果如
最高匹配 Tops Hits
Top Hits Aggregation，最高匹配权值聚合。获取到每组前n条数据，相当于sql 中Top（group by 后取出前n条）: 案例：统计最前面2条
GET /orders/_doc/_search
{
"aggs":{
"countAmount":{
"top_hits":{
"size":"2"
}
}
}
}
查询效果如下
Top Hits 一般作为子聚合使用，以此来聚合每个桶中的最高匹配的文档，较为常用的统计
桶聚合
桶聚合类似于分组统计 group by , 它执行的是对文档分组的操作，把特性相同的文档分到一个桶里(理解成一个group)。
词聚合 Terms Aggregation
Terms Aggregation，词聚合。基于某个字段进行分组统计文档个数。默认返回顺序是按照文档个数多少排序。类似于关系型数据库的 group by 。
案例：按照状态统计每种状态是文档个数
GET /orders/_doc/_search
{
"aggs":{
"statusAggr":{
"terms":{
"field":"status"
}
}
}
}
执行效果：
status 为 1的文档数为：3 ，status为0的文档数为 1 ; size是取前面10条。
子聚合使用，统计每种status下的文档数量，以及总金额
GET /orders/doc/_search
{
"aggs":{
"statusAggr":{
"terms":{
"field":"status",
"size":10
},
"aggs": {
//子聚合，把上面聚合的结果作为数据源继续做sum聚合
"amountAgg": {
"sum": {
"field":"amount"
}
}
}
}
}
}
执行效果
过滤聚合 Filter Aggregation
过滤聚合，对文档进行过滤,案例：先过滤title包含“鼠标”的，然后再使用status进行terms统计
GET /orders/doc/_search
{
"aggs":{
"filterAggr":{
"filter": {
//过滤
"match":{
"title":"鼠标"
}
},
"aggs": {
"statusAgg":{
"terms": {
"field": "status",
"size": 10
}
}
}
}
}
}
执行效果
范围聚合 Range Aggregation
Range Aggregation 范围聚合，根据某个字段的范围值来分桶聚合。可以通过from和to来指定范围。案例：统计金额范围在 50到500之间的文档数量。
直方图 Histogram Aggregation
Histogram Aggregation 直方图聚合，根据某个数值型字段进行动态计算分桶，案例：根据金额进行分桶，分桶的的间距为200，如下：
解释：200到400的有3个文档 ； 600到800的有3个文档
聚合实战
该案例在上一 篇案例(DSL查询+高亮) 的基础上加上聚合查询，这里简单演示了3种聚合：sum ; stats ;terms 代码如下：
@Test
public void testSearch(){
//查询构建器
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
//设置分页：0开始第一页， 每页10数
builder.withPageable(PageRequest.of(0,10));
//设置排序 : 金额倒排
builder.withSort(SortBuilders.fieldSort("amount").order(SortOrder.DESC));
//构建组合查询
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
//标题包含鼠标
boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("title","鼠标"))
//状态值查询
//.filter(QueryBuilders.termQuery("status",1))
//金额范围查询
.filter(QueryBuilders.rangeQuery("amount").gte(10).lte(2000));
//添加查询条件
builder.withQuery(boolQuery);
//设置高亮=========================================================================================================
HighlightBuilder.Field highlightField = new HighlightBuilder.Field("title")
.preTags("<span style='color:red'>")
.postTags("</span>");
builder.withHighlightFields(highlightField);
//聚合查询=============================================================================================================
//对amount使用sum聚合
SumAggregationBuilder sumAggregationBuilder = AggregationBuilders.sum("amountSumAgg").field("amount");
//stats聚合，包括：sum,avg,min,max,count
StatsAggregationBuilder statsAggregationBuilder = AggregationBuilders.stats("amountStatsAgg").field("amount");
//对status使用terms桶聚合
TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("statusTermsAgg").field("status");
//把聚合添加到builder
builder.addAggregation(sumAggregationBuilder).addAggregation(statsAggregationBuilder).addAggregation(termsAggregationBuilder);
//执行搜索=============================================================================================================
//Page<OrderDoc> page = orderRepository.search(builder.build());
AggregatedPage<OrderDoc> page = template.queryForPage(builder.build(), OrderDoc.class, highlightResultMapper);
//获取条数
System.out.println("总元素个数："+page.getTotalElements());
//打印列表
page.getContent().forEach(System.out::println);
//聚合结果=============================================================================================================
Map<String, Aggregation> aggregationMap = page.getAggregations().getAsMap();
aggregationMap.entrySet().forEach(aggregationEntry -> {
//聚合名字
String aggName = aggregationEntry.getKey();
Aggregation aggregation = aggregationEntry.getValue();
System.out.println("聚合名字 = "+aggName);
if(aggregation instanceof ParsedLongTerms){
//对应terms聚合
ParsedLongTerms agg = (ParsedLongTerms) aggregation;
agg.getBuckets().forEach(bucket->{
String key = bucket.getKeyAsString();
long docCount = bucket.getDocCount();
System.out.println("key = "+key +" ; docCount = "+docCount);
});
}
if(aggregation instanceof ParsedStats){
//对应stats聚合
ParsedStats agg = (ParsedStats) aggregation;
System.out.println(agg.getAvg());
System.out.println(agg.getMax());
System.out.println(agg.getCount());
System.out.println(agg.getSum());
System.out.println(agg.getMin());
}
if(aggregation instanceof ParsedSum){
//对应sum聚合
ParsedSum agg = (ParsedSum) aggregation;
System.out.println(agg.getValue());
}
});
}
你可以编写一个结果对象对文档列表数据和聚合数据进行封装，然后返回给前端页面。这里打印的效果如下
